Veille stratégique
Agent de veille concurrentielle
L'agent surveille les sites concurrents, les réseaux sociaux et les médias spécialisés, synthétise les informations pertinentes et envoie un rapport hebdomadaire.
10h/semaine de veille remplacées
LangChain • LlamaIndex • Orchestration multi-agents
Agents IA autonomes sur mesure
Au-delà du chatbot : des agents IA qui planifient des missions complexes, utilisent des outils, naviguent sur le web, lisent des documents et prennent des décisions pour accomplir vos objectifs — sans intervention humaine.
- ∞ tâches parallèles exécutables
- 100% traçabilité des décisions
- 6× productivité sur les tâches complexes
Bénéfices clés
Ce que vous y gagnez
Raisonnement complexe
Les agents décomposent un objectif complexe en sous-tâches, planifient leur exécution et s'adaptent aux résultats intermédiaires.
Accès aux outils
Recherche web, lecture de documents, requêtes SQL, appels API, envoi d'emails — les agents utilisent vos outils comme un humain.
Mémoire persistante
Les agents se souviennent du contexte des conversations et des actions passées pour des interactions cohérentes sur la durée.
Orchestration multi-agents
Plusieurs agents spécialisés collaborent : un agent recherche, un agent rédige, un agent vérifie — chacun expert dans son domaine.
Boucles d'auto-amélioration
Les agents évaluent leurs propres résultats, itèrent jusqu'à atteindre l'objectif fixé. Amélioration continue par design.
Contrôle humain configurable
Définissez les checkpoints où un humain doit valider avant de continuer. Autonomie totale ou supervision granulaire, selon vos besoins.
Notre méthode
Comment nous procédons
- 01
Définition des objectifs agents (Semaine 1)
Quels objectifs complexes vos équipes passent-elles du temps à décomposer manuellement ? Nous identifions les cas d'usage à fort impact pour les agents IA.
- 02
Architecture agentique (Semaines 1-2)
Conception de l'architecture : type d'agent (ReAct, Plan-and-Execute), outils accessibles, mémoire, checkpoints de validation humaine, modèle LLM sélectionné.
- 03
Développement & entraînement (Semaines 3-5)
Développement avec LangChain ou LlamaIndex, définition des prompts système, intégration des outils, tests sur cas réels, calibrage du comportement.
- 04
Déploiement & supervision (Semaine 6)
Mise en production avec système de monitoring, dashboard de supervision, documentation des comportements attendus, formation de vos équipes.
Cas d'usage
Exemples concrets par secteur
Commercial
Agent de prospection B2B
Recherche de prospects selon des critères définis, qualification via LinkedIn et site web, rédaction d'emails personnalisés, suivi des réponses.
×3 de prospects contactés par semaine
Juridique
Agent d'analyse contractuelle
Lecture de contrats, extraction des clauses clés, identification des risques, comparaison avec vos contrats standards, rédaction d'un rapport d'analyse.
Analyse de contrat en 3 min vs 2h
Finance
Agent d'analyse financière
Agrégation des données, calcul des indicateurs clés, détection d'anomalies, génération de commentaires analytiques et recommandations.
Rapport mensuel généré automatiquement
Développement
Agent de revue de code
Analyse des pull requests, détection de bugs potentiels, vérification des best practices, rédaction de commentaires de review.
Code review 4× plus rapide
Service client
Agent de traitement des réclamations
Analyse de la réclamation, recherche des informations client, proposition de solution selon politique de l'entreprise, escalade si nécessaire.
80% des réclamations résolues sans humain
FAQ
FAQ — Agents IA autonomes sur mesure
Tout ce que vous devez savoir sur l'automatisation IA pour votre entreprise.
Poser une questionQuelle est la différence entre un chatbot et un agent IA ?
Un chatbot répond à des questions — il est réactif. Un agent IA est proactif : il reçoit un objectif, planifie les étapes, utilise des outils, exécute des actions et s'adapte aux résultats. Un agent peut par exemple recevoir comme mission 'trouver 50 prospects B2B dans le secteur RH' et exécuter cette mission de A à Z de manière autonome.
Les agents IA font-ils des erreurs ?
Oui, comme tout système IA. C'est pourquoi nous concevons des architectures avec des checkpoints de validation humaine pour les décisions critiques, des mécanismes de vérification, et des boucles d'auto-évaluation. Le niveau d'autonomie est calibré selon votre tolérance au risque.
Quels modèles LLM utilisez-vous pour les agents ?
Principalement GPT-4o (OpenAI) et Claude 3.5 Sonnet (Anthropic) pour les tâches complexes nécessitant un fort raisonnement. Pour des agents plus économiques, nous utilisons Claude Haiku ou GPT-4o-mini. Pour les données sensibles, des modèles locaux via Ollama.
Comment sécuriser les actions des agents ?
Plusieurs niveaux de sécurité : permissions granulaires sur les outils accessibles, liste blanche des actions autorisées, validation humaine obligatoire avant toute action irréversible (envoi d'email, écriture en base de données), logs complets de chaque décision.
Peut-on avoir plusieurs agents qui collaborent ?
C'est notre spécialité. Les architectures multi-agents permettent de diviser les tâches complexes entre agents spécialisés. Par exemple : un agent superviseur délègue à un agent recherche et un agent rédaction, puis consolide leurs résultats. Cette approche donne des résultats de bien meilleure qualité.
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Sans engagement · Réponse sous 24h · 100% gratuit